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早稲田大学
鄭 顕志
准教授
機関別共同研究
Discovery Saga
論文分野別Discovery Saga
研究テーマDiscovery Saga
協賛企業
共同研究先:KU Leuven
Academic
共同研究数 1
Conference Paper
2020 6 29
ACM:Association for Computing Machinery
Towards bridging the gap between control and self-adaptive system properties
(Last author)
制御と自己適応システムの特性のギャップを埋めるために
Javier Cámara, Alessandro V. Papadopoulos, Thomas Vogel, Danny Weyns, David Garlan, Shihong Huang, Kenji Tei
【抄録】
Two of the main paradigms used to build adaptive software employ different types of properties to capture relevant aspects of the system's run-time behavior. On the one hand, control systems consider properties that concern static aspects like stability, as well as dynamic properties that capture the transient evolution of variables such as settling time. On the other hand, self-adaptive systems consider mostly non-functional properties that capture concerns such as performance, reliability, and cost. In general, it is not easy to reconcile these two types of properties or identify under which conditions they constitute a good fit to provide run-time guarantees. There is a need of identifying the key properties in the areas of control and self-adaptation, as well as of characterizing and mapping them to better understand how they relate and possibly complement each other. In this paper, we take a first step to tackle this problem by: (1) identifying a set of key properties in control theory, (2) illustrating the formalization of some of these properties employing temporal logic languages commonly used to engineer self-adaptive software systems, and (3) illustrating how to map key properties that characterize self-adaptive software systems into control properties, leveraging their formalization in temporal logics. We illustrate the different steps of the mapping on an exemplar case in the cloud computing domain and conclude with identifying open challenges in the area. © 2020 ACM.
【抄録日本語訳】
適応型ソフトウェアの構築に用いられる2つの主要なパラダイムでは、システムのランタイム動作に関連する側面を捉えるために、異なるタイプのプロパティを採用している。一方、制御システムでは、安定性のような静的な側面に関わるプロパティと、整定時間のような変数の過渡的な変化を捉える動的なプロパティを考慮します。一方、自己適応型システムは、性能、信頼性、コストなどの非機能的な特性を主に考慮する。一般に、この2種類の特性を調和させることや、どのような条件で実行時保証を提供するのが良いかを特定することは容易ではない。制御と自己適応の領域における重要な特性を特定し、それらがどのように関連し、場合によっては互いに補完し合うかをより良く理解するために、特性評価とマッピングを行うことが必要である。本論文では、この問題に取り組むための第一歩として、以下のことを行う。(1)制御理論における主要な特性のセットを特定し、(2)自己適応ソフトウェアシステムの設計によく用いられる時間論理言語を用いて、これらの特性のいくつかの形式化を説明し、(3)時間論理における形式化を活用して、自己適応ソフトウェアシステムを特徴付ける主要な特性を制御特性にマップする方法を説明する。また、クラウドコンピューティング領域における模範的な事例を用いて、マッピングの様々なステップを説明し、この領域における未解決の課題を特定して結論とする。© 2020 ACM.